夜雨聆风
3 年前的春天，ChatGPT 进入大众视野的同时，高盛、麦肯锡和OpenAI接连发布研究，试图计算有多少职业、多少工作任务可能受到影响。
程序员、设计师、文案、咨询顾问，这些过去被认为门槛较高的知识工作，第一次被放进了可能被替代的名单。
3 年的时间里，每隔几个月就有新的关于AI替代论的研究出现，并且一些大厂裁员的数字也越来越高。
但从现有数据看，大公司裁员，更多是因为早先招人太多，并且撞上了美联储快速提高利率，资本市场转而关注企业当下的盈利能力所导致，预想中AI带来的失业海啸似乎没有到来，甚至那些AI暴露程度较高的职业，也并未出现大范围失业。
难道 AI 对工作的影响真的被我们夸大了吗？
今年初，Anthropic 发布了一项针对劳动力市场的研究报告《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》。
报告显示，在AI使用程度较高的职业中，暂时没有出现明显的失业率上升。这个结果似乎给三年前的焦虑泼了一盆冷水。
可问题在于，2023 年的研究更多是基于“任务可能受到多大影响”，不是会有多少人被直接解雇。
现实中，一个岗位通常由许多任务组成，AI接手其中一部分，不意味着公司第二天就会取消整个岗位。
更常见的情况是，一名员工借助 AI 完成过去两个人的工作，另一个人离职后，公司不再补招，业务增加时，团队也不急着扩编。
更直接的变化没有出现在裁员名单上，而是在招聘计划里。
Anthropic的研究报告也提到，在AI暴露程度较高的职业中，22至25岁年轻人的招聘已经出现放缓迹象。
这可能是AI影响就业市场的第一种现实形态。
公司暂时不会轻易裁掉熟悉业务、掌握客户关系的成熟员工，相比之下，取消一个尚未发出的录用通知，或者把原计划招聘的五个新人减到两个，成本更低，也不容易引起外界注意。
当然，也不是说三年前的预测完全落空，它只是没有按照人们认为的方式发生。
AI对劳动力市场的影响，并没有表现为谁被AI替代，而是表现为哪些岗位的门槛更高了，亦或哪些人不再被需要。
而这也是我们在新的AI替代叙事下，更应关注的。
2024 年至今，一个比较矛盾的现象是，大量资深白领感到生产力倍增，而一些应届生发现找工作更难。
这就是 AI 在同一职业内部制造了代际不对称。
未来职场的结构可能不再是金字塔形，而是葫芦形，资历越深的越稀缺，中间层则出现空洞，至于新手，能否进来都是难题。
一个非常典型的案例就是现在的互联网大厂，从财报来看，应收是增长的，但员工总数是下降或停滞，所以人均产出是上升的，以前业务增长靠扩招，现在靠加算力，给员工的钱，都流向了芯片厂商和云厂商。
对于企业来说，这其实是人才管理上的一次巨变。
过去，企业内部有一条相对稳定的人才成长路径，公司招聘一批新人，让他们从基础任务做起，几年后理解业务，开始独立负责项目，其中一部分人成为技术骨干或中层管理者，再带领下一批新人。
这套以人为主的机制，在AI面前并不高效。
新人会犯错，需要培训，也会占用老员工的时间，甚至你还不确定这些培养出来的人才会不会与公司共同成长。
AI进入工作流程后，资深员工可以直接调用AI来做新人员工需要做的事，并且企业看到的结果很直接，项目交付速度提高了，团队暂时不需要那么多人了。
于是，一些公司开始压缩校招，把离职后的空缺冻结，或者只招聘能够迅速独立工作的人。
短期来看，这是合理的成本选择。
但长期来看，它可能制造出两个新的问题：
如果所有企业都减少初级岗位，未来的资深员工从哪里来？现在的资深员工会不会面临更大压力？
哈佛商学院学者约瑟夫·富勒、马特·西格尔曼等人发布的《生成式AI如何改变专业技能的价值》报告中提到：
AI对就业更深的影响，可能不在岗位数量，而在一个岗位需要什么水平的人。
他们把知识型职业分成了两类。
一类工作需要在实践中积累经验，例如市场营销、项目管理、法律和咨询。
新人要从基础任务做起，经过反复修改、客户反馈和资深员工指导，才能逐渐获得判断力。
AI 接手基础工作后，这些职业的入场岗位会减少，但企业对资深人才的需求仍然存在，原来由大量新人支撑少数资深员工的金字塔结构，可能变得更扁平。
另一类工作需要先掌握大量技术知识，例如数据分析、系统管理和计算机辅助设计。
AI可以随时解释概念、生成代码、协助排查问题，让一个新人更快达到基本的工作要求，这些职业的入场门槛反而可能降低。
所以同样是AI介入，有些年轻人失去了第一层台阶，有些年轻人则借助AI跳过了原来漫长的学习过程。
这也意味着，未来职场的分界线不能简单地画在新人和资深员工之间，而是在两种工作方式之间。
一类人把AI当成偶尔使用的辅助工具，仍然按照过去的流程完成工作；
另一类人开始把AI放进工作流程，让它参与资料收集、方案推演和具体执行，自己负责判断与决策。
这种差距不会只体现在速度上，它也会逐渐影响一个人能负责多大的项目，能够留在什么样的岗位，以及公司还愿意为他的经验支付多少工资。
当然，对企业经营者来说，AI带来的压力或许比员工更直接。
因为在 AI 逐渐拉平执行能力之后，竞争便开始向更上游移动。
谁能更早看懂行业变化，谁能重新设计业务流程，谁就更有可能把AI转化成真实的增长。
AI带来的变化才刚刚开始。
新人该怎样借助AI跨过越来越高的入场门槛，资深员工又该如何把多年经验转化成 AI时代 仍然有价值的能力，企业主又如何不在 AI 时代被拉下。
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